No determinismo en IA
Sinónimos: Nondeterminism · No determinismo
Definición ampliada
El no determinismo en IA, o nondeterminism, describe aquí diferencias entre ejecuciones con una misma entrada visible. Conviene separar tres fuentes:
- Entrenamiento: inicializaciones, orden de los datos o dropout diferentes pueden producir modelos distintos.
- Generación: un modelo ya entrenado puede muestrear distintas continuaciones del mismo texto [1].
- Cómputo: ciertas operaciones paralelas no garantizan el mismo resultado en cada ejecución [2].
Un generador pseudoaleatorio puede reproducir su secuencia si se restablecen su semilla y condiciones. No toda variación demuestra azar irreducible. Si cambian el modelo, el contexto o los datos, tampoco se está repitiendo exactamente el mismo experimento.
Contexto histórico
La cuestión antecede a los modelos de lenguaje. En teoría de la computación, «no determinista» designa un modelo formal con posibles transiciones múltiples; no es simplemente un sinónimo de algoritmo aleatorio. En la práctica del aprendizaje automático, se usa también para hablar de reproducibilidad. El estudio de métodos de generación, como el muestreo analizado por Holtzman y colaboradores en 2020, hizo explícita la importancia de la estrategia de decodificación [1].
Importancia actual
A fecha de septiembre de 2026, reproducir una evaluación exige identificar modelo, datos, configuración y entorno. Repetir la pregunta no basta. La explicabilidad y la estabilidad responden a preguntas distintas: explicar una salida no prueba que vaya a repetirse.
Aplicaciones
Generales
- Generar alternativas mediante muestreo.
- Comparar entrenamientos con distintas semillas.
- Comprobar la estabilidad de resultados entre ejecuciones.
Sanitarias
En una evaluación de resúmenes clínicos, repetir las consultas permite estudiar si cambian hechos u omisiones relevantes. Deben registrarse las condiciones y evaluarse las salidas; su semejanza verbal no demuestra corrección clínica.
Limitaciones
- Fijar una semilla no garantiza reproducibilidad entre versiones, dispositivos o plataformas; algunas operaciones requieren configuración adicional [2].
- Usar operaciones deterministas puede reducir el rendimiento de cómputo.
- Elegir siempre la continuación más probable elimina ese muestreo, pero no garantiza por sí solo reproducibilidad de todo el sistema.
- La variabilidad no es una medida automática de incertidumbre clínica; un error puede repetirse de forma perfectamente estable.
Ejemplos
Ejemplo hipotético: el mismo modelo resume dos veces una nota mediante muestreo y produce redacciones distintas. Eso no demuestra por sí solo un fallo. Si una versión omite una alergia, el problema material es la omisión. Si además se actualizó el modelo, la comparación mezcla dos causas de cambio.
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Referencias
En el Atlas visual: Cómo elige la siguiente palabra